网站运营数据分析体会

第一篇：网站运营数据分析体会

悍蒙电商学院网站运营数据分析体会总结

摘要

网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据有所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等，有了这些数据更合理的安排工作。第1章 前 言

很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。1.1网站分析的主要作用

网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等；

4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识

网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称

所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应；

2.分析自己的网站关键词

很多人认为关键词的作用大打折扣了，其实这是错误的说法，因为有的人只会通过关键词来作弊，自然会发现关键词的效果不明显，其实只要按照自然的比例来分布关键词，并且分析关键词在百度指数的热度，如果很高就要另起炉灶，对关键词进行长尾细分，直到找到竞争力恰当的关键词，并且这个关键词要和标题和网站名称要交相呼应； 3.分析自己网站的描述

之前很多人在描写自己网站的描述时，往往都是通过关键词堆砌的方法，这是非常不可取的，因为网站描述也是给浏览者看的，要知道提高用户体验是非常重要的，如果写一句通常的文字来介绍你的网站，要比简单的关键词堆砌要好得多吧，但在SEO方面只要适当的加入几次关键词就足够了，不需要多么华丽的辞藻；

4.分析自己站内的链接

网站内部链接也是非常重要的，也就是我们通常所说的内链，内链能够让一个看起来非常分散的网页连成一个一个的整体，内链的重要性丝毫不亚于外链的重要性，而且内链还要非常注重死链接，如果死链接过多，有没有相应的404错误页面，那是非常让搜索引擎反感的，最终自然会导致网站权重的下降； 5.懂得分析自己网站服务器的IIS日志

可能很多人都听说过分析IIS日志的重要性，的确如此，这是重点中的重点，为什么要分析服务器的日志呢?因为在这些日志中我们能够看到蜘蛛的爬行轨迹，要知道蜘蛛对你网站的哪些方面的内容比较的感兴趣，从而总结这些规律，这样才有针对性的优化自己网站的内容，而具体的分析方法教程在互联网上有一大堆，很容易就能够找到的，在这里主要就是强调，分析网站，一定不能够放过对服务器IIS的日志分析。第2章

如何进行网站的数据分析 网站分析需要对站内站外一系列数据的对分、分析和验证来指导网站监控流量、吸收流量、保留流量，并利用流量完成转化等目标，带来的实际收益。2.1关键数据

每个网站的定位和客户群都不同，运营的情况也千差万别，考察用户访问、内容浏览和商业行为的关键数据，就能够判断网站运营的基本状况。

1）独立用户访问量：独立用户访问量就是常说到的UV，即有多少台电脑在24小时内访问网站（UV和IP并不等同）；

2）积极访问者比率：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升；

3）忠实访问者比率：每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间；

4）客户转化率：转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率；转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果；

5）客单价：每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额； 6）客户满意度：客户期望值与客户体验的匹配程度，换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数；

7）用户回访率：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站；

8）投资回报率：用来衡量你的营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。2.2收集数据

网站数据分析之前，先是需要收集和获取数据的过程，尽量获得完整、真实、准确的数据，做好数据的预处理工作，便于量化分析工作的开展。

网站后台的数据：网站的注册用户数据（包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等等）、网站客户访问页面数据（UV量，相关产品页访问量、访问时间、平均停留时间）、订单数据（包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等等）、反馈数据（客户评价、退货换货、客户投诉等）；

搜索引擎的数据：网站在各个搜索引擎的收录量（site），网站在搜索引擎的更新频率，关键词在搜索引擎的竞价排名情况，网站取得的搜索引擎信任的权重（google有PR值，sogou有SR）等等。

统计工具的数据：网站统计工具很多，基本都会提供访客来自哪些地域，访客来自哪些网站，访客来自哪些搜索词，访客浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据你的需要进行广告跟踪等； 2.3量化分析

分析不只是对数据的简单统计描述，应该是从表面的数据中找到问题的本质，然后需要针对的确定的主题进行归纳和总结。常用的分析方法有以下几种：

趋势分析：将实际达到的结果，与不同时期报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定变化趋势和变化规律的一种分析方法；具体的分析方法包括定比和环比两种方法，定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较；而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较； 对比分析：把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调；在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论；

关联分析：如果两个或多个事物之间存在一定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测；它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系；

因果分析：因果分析是为了确定引起某一现象变化原因的分析，主要解决“为什么”的问题；因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来； 2.4提出方案

评估描述：对评估情况进行客观描述，用数据支持你的观点；

编制统计图表：运用柱状图和条形图对基本情况进行更清晰的描述；运用散点图和折线图表现数据间的因果关系；

提出观点：根据现实情况的数据分析，提出你的观点，预判网站的发展趋势，给出具体的建议性的改进措施；

2.5优化改进

根据改进措施的实施，及时了解运营数据相应的变化，不断优化和改进，不仅仅要治标而且要治本，使同类的问题不再出现；持续的监控和反馈，不断寻找能从最根本上解决问题的最优方案。

总结

对网站进行分析并非一句话那么简单，事实上，作为网站运营中的数据分析是一个持续的过程，同时也是循序渐进的过程，需要网络运营人员实时监测网站运行情况，及时发现问题、分析问题并解决问题。这样才能使网站健康持续的发展，因此网站数据分析起始于对网站的诞生，结束于网站的消失，贯穿整个网站生命周期的始终。

第二篇：中小企业网站运营数据分析实例

中小企业网站运营数据分析实例 案例说明：

该企业正式开展网络推广不到1年，通过详细的日常数据记录及定期的分析总结，已能较好的从数据分析报表中发现企业实际存在的问题，并及时改进。通过改进，企业的网络咨询情况得到明显的改善，网络销售业绩也能够保持平稳的增长，同时网络推广费用也控制在合理范围之内。

正题：

对于企业网站，不论是网站从一开始建立发布，还是到后期的成熟运营，都会产生并逐渐沉淀很多数据，比如

− 日均浏览页面数量、− 日均访问网站的人数、− 每次访问平均花费时间、− 每个访问者平均访问几个页面、− 哪些页面跳出率高、− 访客的回头率、− 访客通过什么途径访问网站，比例如何、− 竞价费用主要消耗在哪些关键字上，关键字花费比例、− 每带来一个咨询客户花费的成本、− 哪些长尾关键字被搜索频率高、− 站内搜索热门关键字、− 访客集中的地域、− 每天咨询客户的数量、− 每天因为各类原因而流失的咨询客户数量、− 网站转化率、− 访客访问网站的时间分布规律、− 当然也包括网站总体内容被收录量等等

对于企业网络运营中产生的这些数据，我们应该从何考虑？

从现实的情况看，除了一些较大电子商务企业或互联网企业，他们有良好的数据分析基础和能力以外，基本上多数中小企业实施的网络业务，并没有能够有效面对和处理这些运营数据。

究其原因，除了企业管理人员不够重视以外，企业具体负责网络业务的人员往往也缺乏主动的意识和管理的高度去面对这些数据。作为网络业务负责人，他们关注更多的是网络的投入与产出，会把更多的精力放在优化成本和提高销售上。对于运营细节，比如数据分析，他们投入的关注往往还不够。

因此，本文企图通过实际案例分析，说明如何进行数据统计、分析，数据分析的意义，及对企业的现实意义等。其中也能窥探到，良好的数据分析是能够有效节约成本及促进销售的，当然这不是本文的重点。

网站运营能产生如上面所述的很多数据，但具体到每家企业，它所需要的数据可以是不一样的，这是根据企业管理人员的要求，及网站业务运营的需求而定。

如果侧重用户体验，则统计的数据侧重跳出率、转化率、回头率、平均访问时间、平均访问页面数量等；

如果侧重投入产出，则统计竞价、推广的相关情况，以及咨询、流失的情况；

如果侧重网站运营管理，则不仅统计以上两项，上文描述的各类数据项，都需要详细统计。因为网站运营牵系的不仅是网络业务，还与企业其他部门发生联系，比如企划、市场、营销、产品、服务、物流等。这些部门的运作情况，是可以通过网络数据观察到的，从网络数据的分析结果，我们也能很准确的看到各个环节的问题。

在本案例中，我根据该企业实际情况，罗列了几点，1、用什么工具统计？

2、应该统计哪些数据？

3、如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？

4、数据分析产生哪些结果及结论？

5、数据分析结论对企业的现实意义？

用什么工具统计？

案例采用的数据统计工具：百度商桥

统计工具有很多，CNZZ、51LA、量子统计、GA等。但从准确性来看，似乎没有绝对的，各家都有侧重和优势，可以同时装2种统计工具。

应该统计哪些数据？

案例统计的数据类项：

a.咨询者来访日期

b.咨询者来访地区

c.咨询者来访途径（百度/谷歌/直达）

d.咨询者来访关键字

e.咨询者到达页

f.平均访问时间

g.平均浏览页面数量

h.咨询者是否对话

i.咨询者客户姓名

j.咨询者联系方式

k.咨询者提问的问题

l.客服的解答

m.客服人员

n.客户咨询时间

o.客服回应时间

p.交流历时

数据类项说明：

− 日期。该项要想反应出积极意义，需要一段较长的时间。从访客咨询日期的曲线上，我们将能看到客户咨询的时间规律，便于企业做出响应的对策。

− 来访地区。除了能知道咨询客户多数来自哪里以外；当你在百度商桥内设置了推广区域，从来访地区的统计结果也能看出百度商桥的限制区域设置到底作用如何。

− 来访路径。可以清晰的统计咨询客户常用哪一种方式，由此我们可以评估三种途径的重

要性，并在后面的推广中做好调整。

− 关键字。通过这些关键字我们可以知道客户的访问心理，并且可以适时将这些关键字补

充进竞价关键字体系内。同时在做长尾时，也可以重点参考。

− 到达页。当某一个页面到达率非常高时，应该在这一页面上多做营销动作。很多时候，如果竞价人员不做精细化调整或者企业网站可推页面少，那到达页基本是首页，因此企业的首页非常重要，营销人员应该重视。

−平均访问时间。理论上平均访问时间越长，用户黏性越高。

−平均浏览页面数量。理论上平均浏览页面数量越高，说明网站本身的内容在用户看来，可看性强。

− 是否对话。来访人员打开了咨询窗口，也许就是看看，啥也没有说，统计实际对话数量，便于统计有效率咨询率。

− 咨询提问的问题。从问题我们可以深刻了解客户需求，统计这些问题，便于我们洞悉客

户真实需求。同时可以加以分类，做出详细的在线咨询Q&A，提高咨询效率和有效性。

− 客服的解答。从客服的解答，管理人员可以及时了解客服的专业能力，服务能力，销售

能力等；同时，也便于客服自我总结。咨询的人未必是最终购买的人，但良好的客服解答对建立企业在线咨询形象和口碑传播非常重要。

− 客户咨询时间。统计咨询时间，主要是找出客户咨询的时间规律，企业可以在重点时间

段安排人员盯守，防止客户流失。

− 客服回应时间。快速的客服响应对于在线咨询来说极其重要；了解自己客服的响应时间

也能知道客服的工作状态。

− 交流时间。有效的新客户咨询通常来说，时间会比较长。通过记录交流时间和对话内容，两者相比，可以一定程度上反映客户的质量度。

如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？

网络数据基本是静止的、被动的，一般是定量或定性的记录，它是网站运营分析的最重要的基础，因此这些数据务必要详实准确，而要想从数据中挖掘出有价值的信息，就需对数据进行再统计分析。

依据良好的企业网站运营数据记录和分析，我们可以：

− 帮助改进网站用户体验、− 监控推广的投入产出、− 考核相关人员的绩效、− 分析线上营销活动的成效、− 发现企业存在的运营管理问题（比如客服、销售、营销、推广的工作配合问题）、− 预测市场未来的趋势等

对于数据的意义，这里用马云的两段话做注释：

− “提前预测到金融危机正因为这些数据，使我们提前八个月到九个月预测到金融危机。2

008年初，我们突然发现整个询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货，出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。所以我们提前了十二个月做了一些准备，鼓励小企业度过难关，所以我们在2008年7月21日，奥运会前两个礼拜我们写了一封信，告诉企业界冬天来了，请所有企业做好准备。”

− “我们真正的进入一个数据时代··· 淘宝上消费者消费行为(现在淘宝有2亿消费者，每天到淘宝上想来买东西的人有4300万人，完成500万笔交易的大量数据，加上我们支付宝数据，我们突然发现我们真正的在进入一个数据时代。我们今天掌握的数据，对国家宏观经济、微观经济、对个人消费，特别对制造业是巨大无比的宝库，所以我们准备做云计算，五年以后，我们的竞争一定是在计算数据上面的竞争，我们在这儿将大力投资···”

案例中的企业进行数据分析，主要目的是为了改进网站用户体验、监控投入产出、发现企业存在的运营问题。这几个问题在下面的叙述中都有描述。

数据分析产生哪些结果及结论？

数据分析产生的结果及结论，一般由网站运营推广的负责人总结分析并出具详细报告。举这家企业的例子，他们主要统计了以上那些对他们而言重要的数据项，产生了以下结果：

− 客服响应咨询的时间及回答质量

− 客户咨询最多的问题

− 长尾关键字、核心关键字

− 竞价效率

−平均访问时间及平均访问页面数量

− 有效咨询率

− 工作时间段流失率（8：30-12：00）（13：00-17：00）

− 非工作时间[包括中午吃饭时间]段流失率

− 投入产出月统计

随之即可以分析出：

− 客服工作状态及业务能力

− 客户真实需求是什么

− 竞价推广的重要性占比如何

− 网站建设水平如何

− 客服工作管理安排是否合理有效

− 是否需要增加值班客服

− 推广人员绩效考评

附图：

数据分析结论对企业的现实意义？

上述的分析所产生的确切结论，将对网站运营、人员管理、企业运营、部门协作都产生明显的影响。比如：

− 客服工作状态及业务能力

客服响应速度慢还是快，直接关系到客户体验，良好的人员管理及制度能够保证高效的响应速度，同时如果从记录中反应客服专业能力欠缺，可及时安排培训。

− 客户真实需求是什么

通过客户的咨询问题，可以知道他们的真实需求，解决客户真实需求是推广、营销、在线咨询、销售必须面对和解决的问题。

− 竞价推广的重要性占比如何

网络推广，一般是付费和非付费两种形式。作为付费的主要方式-竞价，在整个销售产出中发挥的作用到底有多大，这个占比对网络运营推广有直接的影响，成本的节约也主要发生在这一环节。

− 网站建设水平如何

从用户黏性各指标分析，是否需要改进网站内容的、设计的用户体验。

− 客服工作管理安排是否合理有效

合理安排客服工作，尽量降低工作时间内的咨询流失率。而这也是促进提高销售的最直接方法。

− 是否需要增加值班客服

如果非工作时间客户咨询确实多，企业务必需要考虑增加值班人手。这同时也是增加了销售的时间段。（还是有很多企业是有值班客服的，特别是一些医药医疗整容机构）

− 推广人员绩效考评

合理的绩效考评是推动人员工作的直接动力。

附图（说明：九月份在线客服调整到位）

第三篇：B2C网站的运营数据分析

B2C网站的运营数据分析

第一项：日常性数据（基础）

流量相关数据：IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例；

订单相关数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率；

转化率相关：下单转化率、付款转化率。

简要说明：因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。因为 直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可 以根据各自的需求灵活开发。

由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。

第二项：每周数据分析（核心）

用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的 差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。

网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率；

这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标：

跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不 精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳 出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。

回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。

访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。

运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；

每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。

比对数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？

对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？

对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？这不是不可能。

所有的问题，在运营数据中都能够找到答案。

第三项：用户分析

会员分析：新会员注册、新会员购物比率、会员总数、所有会员购物比率；

概括性分析会员购物状态，重点在于本周新增了多少会员，新增会员购物比率是否高于总体水平。如果你的注册会员购物比率很高，那引导新会员注册不失为提高销售额的好方法。

会员复购率：1次购物比例、2次购物比例、3次购物比例、4次购物比例、5次购物比例、6次购物比例；

转化率是体现的是B2C的购物流程、用户体验是否有好，可以叫外功，复购率则体现B2C整体的竞争力，绝对是内功，这包括知名度、口碑、客户服务、包 装、发货单等每个细节，好的B2C复购率能做到90%，没有复购率的B2C绝对没有任何前途，所以这也能够理解为什么很多B2C愿意花大钱去投门户广告，为了就是获取用户的第一次购买，从而获得长期的重复购买。但某些B2C购物体验做的不好，花大钱砸广告，这纯属烧钱行为。

所以我觉得运营的核心工作，一方面是做外功，提高转化率，获取消费者第一次购买行为，另外一方面就是做内功，提高复购率，B2C根本也就在重复购买。所以B2C是个综合学科，做好每门功课真是不容易，不过也就是依靠每个细节，才奠定了B2C发展的基石。

中国的B2C是幸运的，因为中国的消费者很宽容，你欺骗我一次，我可能还会原谅你，说实话给消费者选择的空间也并不是那么多，但随着新崛起B2C的成长，对服务的关注与投入，我相信未来的B2C会是个服务行业，而不是搬运工。

第四项：流量来源分析

我们用的是Google Analytics，统计的数据比较详细，流量来源分析我觉得最重要的意义是：

第一，监控各渠道转化率，这是运营的核心工作，针对不同的渠道做有效的营销，IP代表着力度，转化率代表着效果；

第二，发掘有效媒体，转化率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道转化效果好，那么以此类推，同样的营销方式，用在同类的渠道上，效果差不到哪去，BD或广告就可以去开发同类的合作渠道，复制成功经验。

流量分析是为运营和推广部门指导方向的，除了关注转化率，还有像浏览页数、在线时间，都是评估渠道价值的指标。

第五项：内容分析

主要的两项指标：退出率和热点内容

退出率是个好医生，很适合给B2C检查身体，哪里的退出率高，基本会说明有些问题，重点关注登录、注册、购物车、用户中心，这些是最基础的，但也是最 关键的。一般我会列出TOP20退出率页面，然后运营部会重点讨论为什么，然后依次进行改进，不过我们今年做的很粗旷，做得也不是很好，来年重点完善。

热点内容这部分是用来指导运营工作的，消费者最关注什么，什么产品、分类、品牌点击最高，这些数据在新的运营工作中做重点引导，推荐消费者最关注的品牌、促销最关注的商品等等。

第六项：商品销售分析

这部分是内部数据，根据每周、每月的销售详情，了解经营状况，做出未来销售趋势的判断，这部分数据模型还在规划中，每家的情况都不同，所以这里就不做说明了。（来源：派代）

第四篇：怎么写网站运营数据分析报告呢

网站访问统计分析的作用可归纳为下列几个方面：

（1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性；

（2）分析各种网站运营手段的效果，为制定和修正网站运营策略提供依据；

（3）通过网站访问数据分析进行网站运营诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等；

（4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持；

（5）作为网站运营效果评价的参考指标。

统计分析指标

通常说的网站流量（traffic）是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。网站访问统计分析的基础是获取网站流量的基本数据，根据网上营销新观察的相关文章，网站流量统计指标大致可以分为三类，每类包含若干数量的统计指标。（1）网站流量指标

网站流量统计指标常用来对网站效果进行评价，主要指标包括： 独立访问者数量（unique visitors）； 重复访问者数量（repeat visitors）； 页面浏览数（page views）；

每个访问者的页面浏览数（Page Views per user）；

某些具体文件/页面的统计指标，如页面显示次数、文件下载次数等。（2）用户行为指标

用户行为指标主要反映用户是如何来到网站的、在网站上停留了多长时间、访问了那些页面等，主要的统计指标包括： 用户在网站的停留时间；

用户来源网站（也叫“引导网站”）； 用户所使用的搜索引擎及其关键词； 在不同时段的用户访问量情况等。

（3）用户浏览网站的方式 时间 设备、浏览器名称和版本、操作系统 用户浏览网站的方式相关统计指标主要包括： 用户上网设备类型； 用户浏览器的名称和版本； 访问者电脑分辨率显示模式； 用户所使用的操作系统名称和版本； 用户所在地理区域分布状况等。

PHPStat的网站访问分析报告的基础是以上述网站流量基本指标，同时参考了其他第三方的统计数据，以便获得更深入的网站访问统计分析报告。

第五篇：：网站运营数据分析心得体会

摘 要

网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等 有了这些数据更合理的安排工作。

第1章 前 言

很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。

1.1网站分析的主要作用

网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性；

2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等；

4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持；

1.1.1网站站内分析的一种认识

网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行：

1.看看自己网站的名称

所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应；

2.分析自己的网站关键词

很多人认为关键词的作用大打折扣了，其实这是错误的说法，因为有的人只会通过关键词来作弊，自然会发现关键词的效果不明显，其实只要按照自然的比例来分布关键词，并且分析关键词在百度指数的热度，如果很高就要另起炉灶，对关键词进行长尾细分，直到找到竞争力恰当的关键词，并且这个关键词要和标题和网站名称要交相呼应； 3.分析自己网站的描述

之前很多人在描写自己网站的描述时，往往都是通过关键词堆砌的方法，这是非常不可取的，因为网站描述也是给浏览者看的，要知道提高用户体验是非常重要的，如果写一句通常的文字来介绍你的网站，要比简单的关键词堆砌要好得多吧，但在SEO方面只要适当的加入几次关键词就足够了，不需要多么华丽的辞藻；

4.分析自己站内的链接

网站内部链接也是非常重要的，也就是我们通常所说的内链，内链能够让一个看起来非常分散的网页连成一个一个的整体，内链的重要性丝毫不亚于外链的 2

重要性，而且内链还要非常注重死链接，如果死链接过多，有没有相应的404错误页面，那是非常让搜索引擎反感的，最终自然会导致网站权重的下降； 5.懂得分析自己网站服务器的IIS日志

可能很多人都听说过分析IIS日志的重要性，的确如此，这是重点中的重点，为什么要分析服务器的日志呢?因为在这些日志中我们能够看到蜘蛛的爬行轨迹，要知道蜘蛛对你网站的哪些方面的内容比较的感兴趣，从而总结这些规律，这样才有针对性的优化自己网站的内容，而具体的分析方法教程在互联网上有一大堆，很容易就能够找到的，在这里主要就是强调，分析网站，一定不能够放过对服务器IIS的日志分析。

第2章 如何进行网站的数据分析

网站分析需要对站内站外一系列数据的对分、分析和验证来指导网站监控流量、吸收流量、保留流量，并利用流量完成转化等目标，带来的实际收益。

2.1关键数据

每个电子商务网站的定位和客户不同，运营的情况也千差万别，考察用户访问、内容浏览和商业行为的关键数据，就能够判断网站运营的基本状况。1）独立用户访问量：独立用户访问量就是常说到的UV，即有多少台电脑在24小时内访问网站（UV和IP并不等同）；

2）积极访问者比率：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升；

3）忠实访问者比率：每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间；

4）客户转化率：转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率；转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果；

5）客单价：每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额； 6）客户满意度：客户期望值与客户体验的匹配程度，换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数；

7）用户回访率：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站；

8）投资回报率：用来衡量你的营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。

2.2收集数据

网站数据分析之前，先是需要收集和获取数据的过程，尽量获得完整、真实、准确的数据，做好数据的预处理工作，便于量化分析工作的开展。

网站后台的数据：网站的注册用户数据（包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等等）、网站客户访问页面数据（UV量，相关产品页 4

访问量、访问时间、平均停留时间）、订单数据（包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等等）、反馈数据（客户评价、退货换货、客户投诉等）；

搜索引擎的数据：网站在各个搜索引擎的收录量（site），网站在搜索引擎的更新频率，关键词在搜索引擎的竞价排名情况，网站取得的搜索引擎信任的权重（google有PR值，sogou有SR）等等。

统计工具的数据：网站统计工具很多，基本都会提供访客来自哪些地域，访客来自哪些网站，访客来自哪些搜索词，访客浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据你的需要进行广告跟踪等；

2.3量化分析

分析不只是对数据的简单统计描述，应该是从表面的数据中找到问题的本质，然后需要针对的确定的主题进行归纳和总结。常用的分析方法有以下几种：

趋势分析：将实际达到的结果，与不同时期报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定变化趋势和变化规律的一种分析方法；具体的分析方法包括定比和环比两种方法，定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较；而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较；

对比分析：把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调；在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论；

关联分析：如果两个或多个事物之间存在一定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测；它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系；

因果分析：因果分析是为了确定引起某一现象变化原因的分析，主要解决“为什么”的问题；因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来；

2.4提出方案

评估描述：对评估情况进行客观描述，用数据支持你的观点；

编制统计图表：运用柱状图和条形图对基本情况进行更清晰的描述；运用散点图和折线图表现数据间的因果关系；

提出观点：根据现实情况的数据分析，提出你的观点，预判网站的发展趋势，给出具体的建议性的改进措施；

演示文档：基于以上三点进行归纳总结，列出条目，制作一份详细的演示文档，能够演示和讲解给部门领导；

2.5优化改进

根据改进措施的实施，及时了解运营数据相应的变化，不断优化和改进，不仅仅要治标而且要治本，使同类的问题不再出现；持续的监控和反馈，不断寻找能从最根本上解决问题的最优方案。

致 谢

三年的学习是生涯结束了，曾经觉得三年是一个漫长的时期，如今这三年在不知不觉的过程中迅速的结束了，仿佛就像昨天才进的校园，而今天就要离开校园的怀抱。三年中，我们有一年的时间是在校外实习的，这一年说长不长，说短也不断，也是一眨眼就过去的日子。我也感叹一句终于结束实习期的生涯了，在这个期间，离开了里校园的庇护，从一个温室里的花朵变成社会上的野草，独自承受着社会上风风雨雨，开始迎接着各种困难的考验与挑战。慢慢地从众多的困难考验与挫折中学会了面对与成长。实习的期间我磨练了自己，促进自己从学生到职业的心态和习惯的转变，帮助自己养成了良好的工作习惯，同时通过了这段时间的实习，鉴别看自己的特长和优势的所在，也通过了自己的表现获得了上司和同事们的认可，得到了他们的一些帮助。

综述

对网站进行分析并非一句话那么简单，事实上，作为网站运营中的数据分析是一个持续的过程，同时也是循序渐进的过程，需要网络运营人员实时监测网站运行情况，及时发现问题、分析问题并解决问题。这样才能使网站健康持续的发展，因此网站数据分析起始于对网站的诞生，结束于网站的消失，贯穿整个网站生命周期的始终。